04.08.2025
REMOVE.TECH

remove.tech: Wiener Startup entwickelt KI-Lösung für Copyright-Verletzungen

Remove.tech spürt digitale Marken- und Content-Verletzungen auf und erreicht mit seiner Lösung einen Annual Recurring Revenue (ARR) von einer Million Euro innerhalb von zwei Jahren.
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Co-Founder Roland Götz und Thomas Kohler. (c) Remove.tech

Roland Götz und Thomas Kohler haben ein Problem erkannt und eine Lösung dafür entwickelt: Markenverletzungen im Internet. Roland Götz kommt ursprünglich aus dem Marketingbereich und gründete 2016 eine Marketingagentur für Content Creator und Influencer. Eines der Probleme, auf die sie dabei gestoßen sind, waren gestohlene Produkte wie Fotos, Videos und andere Inhalte.

„Ich habe damals nach einer bestehenden Lösung im Internet gesucht – aber außer einer russischen Software nichts gefunden. 2023 habe ich mir dann gedacht: Ich baue das einfach selbst“, erklärt Roland Götz.

So funktioniert Remove.tech

Remove.tech spürt Markenverletzungen digital auf, scannt sämtliche Social-Media-Plattformen und Marktplätze und übermittelt die Ergebnisse an ein zentrales „Detection Center“. Mithilfe von KI werden die Ergebnisse anschließend verifiziert.

„Wir schicken dann eine anwaltlich formulierte Email an die betroffene Firma oder Person, in dem wir die Urheberrechtsverletzung darlegen und um Entfernung der Inhalte bitten. Bei Nichtbeachtung drohen rechtliche Konsequenzen“, erklärt Götz.

Organisches Wachstum ohne externe Investments

Mit diesem Konzept konnten die beiden Gründer laut eigenen Angaben seit 2023 rund 90.000 Euro Umsatz pro Monat erzielen, was einem Annual Recurring Revenue (ARR) von rund 1,1 Millionen Euro entspricht würde – und das ohne externe Investments oder Förderungen.

„Geld war uns nie so wichtig. Die Firma trägt sich von selbst gut und ist profitabel. Mit diesem Umsatz werden wir organisch weiterwachsen“, so Götz.

Auch für die Zukunft sind große Pläne vorgesehen: „Wir wollen bis 2026 den Umsatz verdoppeln und das Produkt weiter ausbauen. Unser Ziel ist es, Marktführer in diesem Bereich zu werden. Dafür planen wir auch neue Developer einzustellen, um die KI gezielt weiterzuentwickeln“, sagt Götz.

Laut ihm soll noch in diesem Jahr ein Jahresumsatz von 1,5 Millionen Euro erreicht werden. Im nächsten Jahr werden mehr als 2,5 Millionen Euro erwartet.

Preismodell und geplante Erweiterungen

Für eine monatliche Gebühr ab 199 US-Dollar übernimmt Remove.tech für seine Kund:innen die dauerhafte Entfernung von kopierten Inhalten. Derzeit können Inhalte bei Meta, TikTok, Reddit, YouTube, Telegram, Twitter, Google, Yahoo und Bing sowie auf Websites gelöscht werden.

Die Plattform löscht nicht nur Inhalte in sozialen Netzwerken, sondern auch gefälschte Produkte auf Amazon, AliExpress und eBay. Zudem sind ein Monitoring von Domains gegen Cybersquatting sowie eine Überwachung des Darknets bereits Teil individueller Kundenlösungen und werden künftig noch weiter ausgebaut.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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